AI Data Labeling

Що таке маркування даних зі штучним інтелектом?

Саме процес розпізнавання та маркування зразків даних є особливо важливим у керованому навчанні в машинному навчанні. Навчання під контролем відбувається, коли вхідні та вихідні дані класифікуються для покращення подальшого навчання ШІ-моделі. Анотування, тегування, категоризація, модерація та обробка даних - це загальні компоненти робочого процесу маркування даних.

Вам знадобиться повна процедура для перетворення немаркованих даних на навчальні дані, необхідні для того, щоб навчити ваші моделі, які тенденції слід виявляти, щоб отримати бажаний результат. Наприклад, навчальні дані для моделі розпізнавання облич можуть містити фотографії облич з певними характеристиками, такими як рот, очі та ніс.

Як це працює?

Величезні обсяги даних часто потрібні системам ML і DL, щоб забезпечити основу для послідовних моделей навчання. Вони повинні позначати або коментувати дані, які вони використовують для керування навчанням на основі атрибутів даних, які допомагають моделі впорядкувати інформацію в патерни, що дають бажаний результат.

Щоб створити якісний алгоритм, мітки, які використовуються для ідентифікації характеристик даних, повинні бути інформативними, дискримінативними та незалежними. Правильно анотований набір даних слугує базовою істиною для моделі ML, щоб оцінити точність її прогнозів і продовжити розробку алгоритму.

Хороший алгоритм є одночасно точним і якісним. Близькість конкретних категорій у даних до істинних даних називається точністю. Точність всього набору даних вимірюється його якістю.

Помилки маркування даних впливають на якість навчальних даних та ефективність будь-яких моделей прогнозування, які їх використовують. Щоб вирішити цю проблему, деякі компанії використовують метод Human-in-the-Loop (HITL), який залучає людей до навчання та оцінки моделей даних під час ітеративного зростання.

Методи маркування даних

Маркування даних є критичним етапом у побудові потужної моделі ML. Маркування може здаватися простим, але його не завжди легко реалізувати. Як наслідок, організації повинні проаналізувати низку аспектів і методів, щоб вибрати найкращу техніку маркування. Оскільки кожна методика маркування даних має свої переваги та недоліки, необхідно провести повну оцінку складності завдання, а також тривалості проекту.

• Внутрішнє маркування - Наймання фахівців з науки про дані в штаті спрощує відстеження, підвищує точність і якість. З іншого боку, ця стратегія часто вимагає більше часу і надає переваги великим організаціям з великими ресурсами.
• Аутсорсинг - Хоча це фантастичний вибір для тимчасових проектів високого рівня, розробка і підтримка робочого процесу, орієнтованого на фрілансерів, може зайняти певний час. У той час як сайти для фрілансерів надають вичерпну інформацію про кандидатів, що допомагає при перевірці, команди з маркування даних надають попередньо перевірених людей і готові технології маркування даних.
• Краудсорсинг - Цей метод є швидшим і дешевшим завдяки можливостям мікро-завдань і розподілу через Інтернет. Однак краудсорсингові системи відрізняються з точки зору якості праці, контролю якості та управління програмами. Краудсорсингове маркування даних широко відоме завдяки його використанню в Recaptcha. Це дослідження переслідувало дві мети: воно шукало роботів, а також покращувало анотування даних зображень.

Переваги та недоліки

Хоча маркування даних для штучного інтелекту може прискорити зростання компанії, зазвичай існують певні компроміси. Більш точні дані часто покращують прогнози моделей, тому цінність, яку вони дають, зазвичай виправдовує інвестиції, незважаючи на їхню високу вартість. Анотування даних підвищує ефективність розвідувального аналізу даних і додатків ШІ, додаючи контекст до наборів даних. Наприклад, маркування даних ML призводить до більш релевантних результатів пошуку в пошукових системах і кращої пропозиції товарів на платформах електронної комерції.

Етикетки для даних надають споживачам, командам і компаніям більше контексту, якості та зручності у використанні. Зокрема, ви можете передбачати:

• Більш точні прогнози: Точне маркування даних покращує контроль якості в ML-алгоритмах, дозволяючи моделі навчатися і видавати бажані результати.
• Підвищити зручність використання даних: Маркування наборів даних для машинного навчання також може покращити доступність змінних даних всередині моделі. Використання високоякісних даних має вирішальне значення для побудови моделей комп'ютерного зору або обробки природної мови.

До найпоширеніших труднощів належать, зокрема, такі:

• Дорого і довго: Маркування даних може бути дорогим з точки зору ресурсів і часу, навіть якщо воно необхідне для моделей машинного навчання. Навіть якщо компанія прийме більш автоматизовану стратегію, інженери-проектувальники все одно будуть потрібні для побудови шляхів даних перед їх аналізом, а ручне маркування майже завжди є дорогим і трудомістким процесом.

Схильні до людських помилок: Ці методи маркування також схильні до людської помилки, що може знизити якість даних. Як наслідок, аналіз і моделювання даних стають помилковими. Тести забезпечення якості мають вирішальне значення для забезпечення якості даних.